汽车智能化浪潮下，AI企业能为车企打造怎样的“坐骑”？( 三 )
未来的智能汽车 ， 需要四次迭代
智能汽车正在向大众驶来 ， 高效、安全且重新定义车内生活 。 商汤科技用绝影 ， 给出了一些定义和规范 ， 更多的则是场景拓展上的无限可能 。 但正如王晓刚所言 ， 场景驱动 ， 其实只是智能汽车发展阶段的一个起点 ， 即目前的发展阶段 。
事实上 ， 智能汽车随着车企与AI企业不断深化合作的趋势下 ， 将会开启四个阶段的迭代 ， 谁能领先一步、谁就将真正在智能汽车领域实现一骑绝尘 。
第一阶段即场景驱动 。 用算法去解决自动驾驶上的问题 ， 满足真正意义上解放双手这一刚需 。 目前的L2+级ADAS ， 正在做这样一个目标达成 。
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第二阶段即系统化创新 。 通过完善的开发工具链 ， 降低研发成本 ， 实现车企所目标达成的量产化、大众化需求 。 其实 ， 这也是各大科技企业竞相推出智能汽车解决方案 ， 所要提前布局、抢占先机的原因所在 。
第三阶段即融合创新 。 将AI算法与硬件、汽车传感器进行更好的软硬协同 。 这一部分技术难度较高 ， 如果不能给汽车适配一个可不断深度学习、快速迭代的大脑 ， 且运用云端的超算能力与之配合实现深度拓展 ， 这种融合将只是表面意义上的车辆硬件跑分能力可视化而已 。
第四阶段协同创新 。 其重点是解决智能驾驶、智能车舱当中的更多长尾问题 。 如有效支持各类常见交通参与者和道路信息 ， 以及路面标识、施工区域锥形筒、异形车及各类障碍物等长尾场景元素感知 ， 以及精确检测遗留物、宠物、安全带、安全座椅等长尾元素等 。
不管怎么说 ， 真正意义上的智能汽车已经在驶来的路上 ， 而真正意义上的智能汽车也决不是一个孤立的封闭空间 ， 其必将是一个和智慧城市深度融合 ， 与汽车属性、用户个性化需求高度适配且高度定制化的存在 ， 谁能在这个赛道上真正长时间一骑绝尘 ， 或许就如围棋大国手一般 ， 需要洞察智能汽车的四个阶段 ， 并“走一步、看三步” ， 在现阶段即完成对后三个阶段的棋子布局 ， 方能立于不败之地 。
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